组合导航自适应卡尔曼滤波改进算法研究.pdf

"组合导航自适应卡尔曼滤波改进算法研究" 本文主要研究了组合导航系统中卡尔曼滤波算法的改进。卡尔曼滤波是一种常用的信息融合算法，但是在实际应用中，系统的动力学特性和噪声的统计特性往往无法满足标准卡尔曼滤波的前提条件。因此，本文提出了一种新的自适应卡尔曼滤波算法，旨在解决标准卡尔曼滤波算法在实际应用中的不足。 自适应卡尔曼滤波算法的主要思想是在滤波的同时，不断地对未知的或时变的系统模型参数及噪声统计特性进行估计和校正，以提高滤波的稳定性和精度。新算法通过新息序列自适应量测噪声，对 Sage-Husa 滤波算法进行改进，以估计系统噪声，该算法在噪声统计特性未知的情况下能进行滤波计算。 本文还对改进的新算法与常规卡尔曼滤波算法进行了对比试验分析，结果表明了改进算法的有效性。该算法可以应用于组合导航系统，以提高导航系统的稳定性和精度。 在组合导航系统中，卡尔曼滤波算法是一种常用的信息融合算法。然而，在实际应用中，系统的动力学特性和噪声的统计特性往往无法满足标准卡尔曼滤波的前提条件。因此，本文提出了一种新的自适应卡尔曼滤波算法，以解决标准卡尔曼滤波算法在实际应用中的不足。 自适应卡尔曼滤波算法可以分为两类：强跟踪卡尔曼滤波和 Sage-Husa 滤波。强跟踪卡尔曼滤波算法可以对系统模型参数和噪声统计特性进行估计和校正，但它需要大量的计算资源。Sage-Husa 滤波算法可以对系统模型参数和噪声统计特性进行估计和校正，但它需要对系统模型参数和噪声统计特性进行假设。 本文提出的自适应卡尔曼滤波算法可以对系统模型参数和噪声统计特性进行估计和校正，不需要对系统模型参数和噪声统计特性进行假设。该算法可以应用于组合导航系统，以提高导航系统的稳定性和精度。 本文提出的自适应卡尔曼滤波算法能够解决标准卡尔曼滤波算法在实际应用中的不足，提高了组合导航系统的稳定性和精度。该算法可以应用于实际工程中，以提高导航系统的性能。 关键词：卡尔曼滤波；自适应滤波；新息序列；Sage-Husa 滤波；组合导航